arXiv cs.CL· Yong Cao, Markus Flicke, Haoyu He, Katrin Renz, Andreas Geiger·· 4 小时前AI 评分22
LLM4Impact：融合异构信息预测科学论文影响力
LLM4Impact: Integrating Heterogeneous Information for Scientific Impact Prediction
AI 导读
LLM4Impact 通过融合语义、图、LLM 与时序四类表示，并用连续前缀 token 将图信息注入冻结 LLM，实现证据感知的科学影响力预测。该方法在 200 万篇论文的基准数据集上，年 RMSE 在分布内测试集降低 10.13%，域外分布降低 6.87%。作者将随论文发布代码、基准数据集及交互式网页演示。
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